姜樺張燕玲(焦作大學(xué)信息工程學(xué)院)

　　摘要：本文對(duì)多Agent技術(shù)進(jìn)行了介紹，從個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)這種應(yīng)用領(lǐng)域出發(fā)對(duì)該技術(shù)進(jìn)行了新的改進(jìn)，提出了一個(gè)基于協(xié)同Agent的個(gè)性化智能服務(wù)系統(tǒng);介紹了系統(tǒng)的組成和運(yùn)行原理;對(duì)系統(tǒng)的核心——協(xié)同Agent處理器的構(gòu)成、運(yùn)行原理、流程進(jìn)行了研究與設(shè)計(jì)。

　　關(guān)鍵詞：多Agent協(xié)同Agent智能服務(wù)系統(tǒng)

　　中圖分類(lèi)號(hào)：TP311.52文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

　　0引言

　　隨著信息技術(shù)和電子商務(wù)信息服務(wù)平臺(tái)的建立與應(yīng)用，企業(yè)需要具備更多的銷(xiāo)售模式并加入到戰(zhàn)略伙伴的供應(yīng)鏈上，以提高銷(xiāo)售業(yè)績(jī)獲得更豐厚的利潤(rùn)。同時(shí)用戶(hù)期望獲得更加符合個(gè)性化需求的服務(wù)，電子商務(wù)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商需要不斷地改進(jìn)服務(wù)模式和業(yè)務(wù)流程，來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)、供應(yīng)商和服務(wù)商的各種需求。傳統(tǒng)企業(yè)架構(gòu)由于技術(shù)層與業(yè)務(wù)層之間不能直接通信，無(wú)法滿(mǎn)足客戶(hù)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求，而面向用戶(hù)的個(gè)性化智能服務(wù)是分布式的智能計(jì)算系統(tǒng)。

　　Agent技術(shù)源于分布式人工智能(distributedartificialintelligent，簡(jiǎn)稱(chēng)DAI)領(lǐng)域。面向Agent方法是在面向?qū)ο蠓椒ǖ母拍钌习l(fā)展的。建立在人工智能基礎(chǔ)上的Agent，能夠表達(dá)啟發(fā)式知識(shí)，因此面向Agent方法能夠較好的解決個(gè)性化服務(wù)中的很多問(wèn)題。但由于推薦需求與應(yīng)用系統(tǒng)之間的差別，推薦系統(tǒng)需要根據(jù)Web站點(diǎn)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)，所以系統(tǒng)移植性差，難以動(dòng)態(tài)有效地管理和維護(hù)多個(gè)推薦工具和大量數(shù)據(jù)，但如果定義一組以Agent為核心的概念體系，運(yùn)用基于多Agent系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)來(lái)理解和認(rèn)識(shí)應(yīng)用系統(tǒng)，則更能體現(xiàn)自主、個(gè)性和智能的自然屬性，適用于分布、異構(gòu)、開(kāi)放和動(dòng)態(tài)的世界環(huán)境，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，從而為企業(yè)提供強(qiáng)大的威力和靈活性，本文提出了一種改進(jìn)的基于協(xié)同Agent的個(gè)性化智能服務(wù)系統(tǒng)。

　　1基于協(xié)同Agent的個(gè)性化智能服務(wù)系統(tǒng)

　　協(xié)同Agent的個(gè)性化智能服務(wù)系統(tǒng)框架如圖1所示，該系統(tǒng)是一個(gè)智能互連環(huán)境，它為用戶(hù)提供資源及所需的知識(shí)服務(wù)，輔助實(shí)現(xiàn)知識(shí)創(chuàng)新、協(xié)同工作、問(wèn)題解決和決策支持。其原理是在推薦系統(tǒng)中設(shè)置協(xié)同Agent處理器，該處理器首先給出一個(gè)刻畫(huà)和分析Agent協(xié)作的公共描述框架，然后基于該框架定義了一組協(xié)作模型，處理器負(fù)責(zé)為每個(gè)用戶(hù)設(shè)置一個(gè)接收用戶(hù)需求的Agent，然后將需求信息傳給合適的協(xié)同Agent處理器。模型中，Agent間的交互關(guān)系僅僅是請(qǐng)求和服務(wù)關(guān)系，而且這些Agent是在服務(wù)協(xié)同Agent管理器中進(jìn)行協(xié)調(diào)和控制，即通過(guò)協(xié)調(diào)搜索到一個(gè)合適的Agent并向另一個(gè)Agent提出服務(wù)請(qǐng)求或提供服務(wù)。

　　用戶(hù)的請(qǐng)求通過(guò)協(xié)同Agent處理器的處理得到響應(yīng)。處理器的運(yùn)作機(jī)制是：首先以服務(wù)信息為來(lái)源，由最相鄰的服務(wù)Agent負(fù)責(zé)分析用戶(hù)的需求，結(jié)合用戶(hù)知識(shí)庫(kù)，在服務(wù)系統(tǒng)的服務(wù)目錄庫(kù)中尋找最相關(guān)的服務(wù)，如果沒(méi)有檢索到相關(guān)服務(wù)，則啟動(dòng)服務(wù)智能搜索子系統(tǒng)動(dòng)態(tài)形成新服務(wù)，結(jié)果注冊(cè)與服務(wù)目錄子系統(tǒng)中，存儲(chǔ)在應(yīng)用系統(tǒng)本體數(shù)據(jù)庫(kù)中。最后通過(guò)服務(wù)庫(kù)管理子系統(tǒng)在虛擬服務(wù)社區(qū)中調(diào)用智能推薦子系統(tǒng)，進(jìn)行商品知識(shí)與用戶(hù)知識(shí)的匹配。

　　2協(xié)同Agent處理器設(shè)計(jì)與原理分析

　　多Agent協(xié)同管理層是系統(tǒng)的核心部分，協(xié)同Agent系統(tǒng)與傳統(tǒng)的多Agent系統(tǒng)不同的是，該系統(tǒng)不僅定義了Agent的通信語(yǔ)言、協(xié)作目的、交互協(xié)議和交互過(guò)程，而且在各個(gè)協(xié)同Agent之上構(gòu)建一個(gè)協(xié)同Agent管理器。該管理器接收到服務(wù)請(qǐng)求后通過(guò)任務(wù)調(diào)度和搜索，組合功能后將這些任務(wù)交由系統(tǒng)中的一組Agent執(zhí)行，管理器先對(duì)各種功能的Agent進(jìn)行評(píng)估，選擇最合適的Agent執(zhí)行任務(wù)，當(dāng)Agent完成任務(wù)后將結(jié)果反饋給協(xié)同Agent處理器。

　　協(xié)同Agent處理器主要負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)Agent網(wǎng)絡(luò)，Agent之間通過(guò)規(guī)定的通信語(yǔ)言、通信協(xié)議和通信模型進(jìn)行交互協(xié)作完成服務(wù)，交互Agent實(shí)現(xiàn)智能化的交互，其中具體的功能包括顯式收集服務(wù)請(qǐng)求信息、隱式服務(wù)請(qǐng)求信息、收集信息以及將推薦結(jié)果反饋給用戶(hù)。交互功能的實(shí)現(xiàn)由協(xié)同Agent管理器搜索Agent網(wǎng)絡(luò)，找到最近合適的跟蹤Agent和交互Agent完成。當(dāng)用戶(hù)登錄服務(wù)系統(tǒng)或登錄服務(wù)客戶(hù)端時(shí)，由Agent網(wǎng)絡(luò)中的跟蹤Agent主要實(shí)現(xiàn)用戶(hù)信息的隱式收集，系統(tǒng)自動(dòng)找到一個(gè)跟蹤Agent獲取用戶(hù)相關(guān)數(shù)據(jù)提供服務(wù)。跟蹤Agent將記錄用戶(hù)訪問(wèn)模式的數(shù)據(jù)記錄在用戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，同時(shí)控制層與推薦層實(shí)時(shí)的分析點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)策略即相關(guān)商品頁(yè)面的實(shí)時(shí)推薦和制作個(gè)性化用戶(hù)界面。

　　Agent協(xié)調(diào)器是在一組Agent之間進(jìn)行任務(wù)的合理分配、實(shí)現(xiàn)合作問(wèn)題求解。其運(yùn)行方式是以一個(gè)管理者的身份進(jìn)行，它擁有一組任務(wù)并且需要將這些任務(wù)交由系統(tǒng)中的Agent執(zhí)行。為了確保這些任務(wù)能夠得以成功執(zhí)行并且獲得盡可能高的利益，管理者在將這些任務(wù)交給Agent之前需要對(duì)Agent執(zhí)行任務(wù)的一些性質(zhì)進(jìn)行評(píng)估，從而將任務(wù)交給最為合適的Agent執(zhí)行，任務(wù)執(zhí)行完后Agent需要將任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果反饋給管理者，由管理者對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行匯總和處理。

　　Agent協(xié)調(diào)器主要是基于服務(wù)內(nèi)容搜索算法、基于用戶(hù)統(tǒng)計(jì)信息搜索算法和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法，控制層分析獲得的數(shù)據(jù)類(lèi)型和用戶(hù)需求，自動(dòng)選擇合適的服務(wù)算法進(jìn)行推薦服務(wù)，控制層由策略Agent和規(guī)則庫(kù)組成。策略Agent接收來(lái)自交互層的數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型以及各種推薦算法的適用范圍確立算法規(guī)則。算法規(guī)則有：接收到用戶(hù)訪問(wèn)頁(yè)面的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)則采用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法;接收到用戶(hù)個(gè)人資料信息則采用基于用戶(hù)統(tǒng)計(jì)信息推薦算法;接收到用戶(hù)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)則采用協(xié)同過(guò)濾推薦算法;接收到文本信息則采用基于內(nèi)容推薦算法。并將這些算法規(guī)則儲(chǔ)存在服務(wù)規(guī)則庫(kù)中。

　　規(guī)則庫(kù)是存放算法規(guī)則的數(shù)據(jù)庫(kù)，算法規(guī)則用邏輯語(yǔ)言記錄在規(guī)則庫(kù)中，便于算法匹配Agent調(diào)用。當(dāng)Agent協(xié)調(diào)器通過(guò)目標(biāo)Agent確定具體搜索目標(biāo)后，在Agent網(wǎng)絡(luò)中搜索相鄰的最合適的Agent進(jìn)行服務(wù)，并產(chǎn)生候選Agent序列進(jìn)行備選。

　　Agent評(píng)估模塊實(shí)現(xiàn)算法計(jì)算和信用評(píng)價(jià)，主要是根據(jù)目標(biāo)確立的算法規(guī)則，從算法庫(kù)中調(diào)用相關(guān)服務(wù)算法進(jìn)行計(jì)算得出服務(wù)結(jié)果。在服務(wù)結(jié)果中再進(jìn)行匯總和綜合處理。

　　3結(jié)束語(yǔ)

　　本文在分析傳統(tǒng)的多Agent智能服務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于協(xié)同Agent的個(gè)性化智能服務(wù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)綜合了各種服務(wù)技術(shù)，適應(yīng)不同應(yīng)用領(lǐng)域的服務(wù)系統(tǒng)，形成一種新型的以服務(wù)為中心的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用智能系統(tǒng)，將會(huì)給傳統(tǒng)的智能系統(tǒng)帶來(lái)極大的變革，特別對(duì)于大型的商務(wù)推薦系統(tǒng)具有一定的實(shí)用價(jià)值。

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